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10月9日 · 周五

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  1. 攻击arXiv 2604.02623

    论文提出 eTAMP 攻击:网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆

    提出 eTAMP,通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆

    发表
    摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP,作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。

    该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

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  2. ContextWeave:面向长周期办公工作流的智能体记忆基准

    提出办公工作流记忆基准 ContextWeave ,衡量历史召回对后续任务的增益

    发表
    摘要ContextWeave 用真实办公任务流检验记忆是否改善工作区质量与偏好对齐。

    ContextWeave 是面向语言智能体记忆的纵向基准,用来看召回先前经验能否让后续办公任务做得更好。

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  3. 评测与基准arXiv 2608.18066

    Salesforce AI Research 重测自改进 Agent

    重测记忆型自改进智能体,揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳

    发表
    摘要论文揭示了基于记忆的自改进智能体在多次运行和乱序下的脆弱性,并指出规约不完备是诱发退化的关键瓶颈。

    这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。

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  4. 评测与基准arXiv 2607.14611

    论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性

    发表
    摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex,攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。

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  5. 防御arXiv 2609.12623

    SteerDuplex:可操控的全双工语音对话模型

    提出 SteerDuplex,用监督微调与两阶段强化学习提升全双工语音对话可控性

    发表
    摘要SteerDuplex 用 SFT 提升语音可控,用两阶段 RL 改时序,并记录奖励黑客。

    SteerDuplex 是基于 Moshi 的全双工语音模型,目标是在保留轮替、打断和一般任务能力的同时,按用户指令改变内容与发声。

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  6. 防御arXiv 2608.18607

    VA-Judger:面向联合视频-音频生成的人类偏好反馈奖励建模

    提出 VA-Judger,用人类偏好训练联合音视频奖励模型

    发表
    摘要VA-Judger 用易到难的人类偏好学习做联合音视频奖励,并用于 LTX-2 后训练。

    VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型,用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。

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已经到底了